XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDensenet201
通过提取特征和
脑肿瘤是一种日益严重的全球流行病，每年夺走数百万人的生命。误诊会导致不必要的治疗并缩短预期寿命。医生已经使用基于计算机的诊断技术（例如 DenseNet201 和 Gabor 滤波器）做出准确诊断。在这项工作中，SVM 用于对独立特征进行分类，并使用 DenseNet201 算法和 Gabor 滤波器从 MRI 图像数据集中收集基本特征。在从目标区域提取独特特征方面，深度卷积层优于标准技术。使用来自 Kaggle 网站的 7023 张脑肿瘤图片的 MRI 数据集，使用 SVM 对特征进行分类。DenseNet201 和 Gabor 滤波器的混合方法产生了最佳的整体结果，精度为 98.02%，准确率为 98.01%，F1 得分为 98.01%。
用深度学习模型检测情绪
摘要 - 这项研究提议实施基于卷积神经网络的面部情感识别系统，以实时检测情绪，旨在优化工作场所环境并提高组织生产力。评估了六种深度学习模型：标准CNN，Alexnet，VGG16，InceptionV3，Resnet152和Densenet201，Densenet201实现了最佳性能，精度为87.7％，召回96.3％。该系统显示关键绩效指标（KPI）的显着改善，包括减少数据收集时间的72.59％，诊断时间降低了63.4％，工作满意度增加了66.59％。这些发现突出了深度学习技术对工作场所情感管理的潜力，实现了及时的干预措施，并促进了更健康，更有效的组织环境。
开发使用转移学习方法Kasnanda 1 Star，Helmi Imaduddin 2
糖尿病性视网膜病（RD）是糖尿病的严重并发症，可能会损害视网膜并威胁视力。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了增加这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法，已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的性能，即Resnet152v2，Xception，Denset201和InceptionV3，以检测RD。首先，将数据集视网膜图像分为感染RD的类别和不感染的类别。然后，使用培训数据开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于增加模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Denset201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。该评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼睛（例如RD）方面。这些模型的使用可以为RD患者带来重大好处，从而可以更有效的早期文本和更及时的处理。抽象的糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的严重并发症，可能会对视网膜造成损害并威胁视力。丹根·德米基安（Div），Penelitian Ini成员Kontribusi penting Dalam Pengembangan solusi otomatis untuk untuk诊断RD，Yang Dapat Mening-Katkan Perawatan kehatan kesehatan kesehatan kesehatan mata secara secara secara secara secara secara secara secara keseluruhan。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了改善这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的实现，即Resnet152v2，Xception，Densenet201和IntectionV3。首先，将视网膜图像数据集分为RD感染和非RD感染类别。然后，使用训练数据来开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于改善模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Densenet201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。此评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼部疾病（例如RD）方面。使用这些模型可以为RD患者带来重大益处，从而实现更多效率的早期检测和更及时的治疗。因此，这项研究为RD诊断的自动解决方案的开发做出了重要贡献，这可以改善整体眼保健。
用深度学习模型评估冠状病毒疾病的特征融合技术2019胸部X射线传感器图像识别
冠状病毒病的当前诊断方法2019（Covid-19）主要依赖于逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）。但是，RT-PCR是昂贵且耗时的。因此，必须开发一种准确，快速且廉价的筛选方法，以诊断Covid-19。在这项研究中，我们将图像处理技术与深度学习算法相结合，以增强胸部X射线（CXR）传感器图像的Covid-19鉴定的准确性。对比度限制的自适应直方图均衡（CLAHE）用于提高不清楚图像的可见性水平。此外，我们研究了我们的图像融合技术是否可以有效地提高七个深度学习模型的性能（Mobilenetv2，Resnet50，Resnet152V2，Inpection-Resnet-V2，Densenet121，Densenet201，densenet201和Xpection）。提出的特征融合技术涉及将原始图像的特征与受Clahe的图像的特征合并，然后使用合并的功能来重新训练，测试和验证深度学习模型，以识别CXR图像中的Covid-19。为了避免图像的发生不匹配现实并确保高模型稳定性，没有进行数据增强。这项研究的结果表明，提出的图像融合技术可以改善分类评估指标，尤其是在两级和三级分数中深度学习模型的敏感性。灵敏度是指模型正确检测感染的能力。将X受感受与所提出的特征融合技术相结合时，达到了这项研究的最高精度。在三级分类中，该方法的准确性为99.74％，五倍交叉验证的平均准确性为99.19％。在两类分类中，上述方法的准确性为99.74％，五倍交叉验证的平均准确性为99.50％。结果表明，具有深度学习算法的提议的图像处理技术具有非凡的概括。
使用深度学习的多模式脑肿瘤分类的决策支持系统
脑肿瘤的抽象多类分类是医学成像领域研究的重要领域。由于准确性对于分类至关重要，因此计算机视觉研究人员引入了许多技术。但是，他们仍然面临着准确性低的问题。在本文中，提出了一种新的自动化深度学习方法，以分类多类脑肿瘤。为了实现所提出的方法，Densenet201预先训练的深度学习模型进行了微调，然后使用不平衡数据学习的深度传输进行了训练。训练有素的模型的特征是从平均池层中提取的，这代表了每种类型的肿瘤的深度信息。但是，该层的特征不足以进行精确的分类。因此，提出了两种用于选择功能的技术。第一种技术是基于熵的高特征值（EKBHFV），第二种技术是基于元启发式的改良遗传算法（MGA）。GA的选定特征通过提出的新阈值旧功能进一步完善。最后，使用非冗余串行方法融合了EKBHFV和基于MGA的功能，并使用多类SVM Cubic分类器进行分类。在实验过程中，使用了两个数据集，包括BRATS2018和BRATS2019，没有增加，并且精确度超过95％。所提出的方法与其他神经网的精确比较显示了这项工作的重要性。
NeuroInsight：一种革命性的自适应框架，用于医学成像中精确的脑肿瘤分类，使用自适应深度学习
摘要 - 本研究提出了一个强大的脑肿瘤分类框架，首先是对 233 名患者的细致数据整理。该数据集包含各种 T1 加权对比增强图像，涵盖脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤类型。采用严格的组织、预处理和增强技术来优化模型训练。所提出的自适应模型采用了一种尖端算法，利用了自适应对比度限制直方图均衡化 (CLAHE) 和自适应空间注意。CLAHE 通过根据每个区域的独特特征调整对比度来增强灰度图像。通过注意层实现的自适应空间注意动态地为空间位置分配权重，从而增强对关键大脑区域的敏感性。该模型架构集成了迁移学习模型，包括 DenseNet169、DenseNet201、ResNet152 和 InceptionResNetV2，从而提高了其稳健性。 DenseNet169 充当特征提取器，通过预训练权重捕获分层特征。批量归一化、dropout、层归一化和自适应学习率策略等组件进一步丰富了模型的适应性，减轻了过度拟合并在训练期间动态调整学习率。技术细节（包括使用 Adam 优化器和 softmax 激活函数）强调了模型的优化和多类分类能力。所提出的模型融合了迁移学习和自适应机制，成为医学成像中脑肿瘤检测和分类的有力工具。它对脑肿瘤图像的细致理解，通过自适应注意力机制的促进，使其成为神经成像计算机辅助诊断的一项有希望的进步。该模型利用具有自适应机制的 DenseNet201，超越了以前的方法，实现了 94.85% 的准确率、95.16% 的精确率和 94.60% 的召回率，展示了其在具有挑战性的医学图像分析领域提高准确率和泛化的潜力。关键词：NeuroInsight、脑肿瘤分类、医学影像、自适应深度学习、自适应框架。1. 简介通过整合最先进的技术，特别是在深度学习领域，医学诊断领域经历了前所未有的进步。这一进步的一个显著例子是使用自适应深度学习进行脑肿瘤分期分类，这是一种新颖的方法，它不仅利用了深度学习的能力，而且还能动态适应脑肿瘤分期固有的复杂性，在诊断中呈现出更高的精确度和个性化水平。在医疗保健领域，脑肿瘤因其表现形式多样、严重程度各异而成为一项艰巨的挑战。传统的肿瘤分类方法经常难以准确描述肿瘤分期的细微细节。在此背景下引入自适应深度学习标志着一种范式转变，它赋予诊断过程一种自学习机制，该机制会随着遇到的每个数据集不断发展和完善自身[1] – [4]。这种开创性方法的基础要素是一种先进的深度学习算法，其特点是动态和自适应性。自适应深度学习方法与典型的深度学习模型不同，它不断修改其参数以响应输入数据的独特特征，而不是依赖于固定的、预定的架构。这种自适应能力确保了对与脑肿瘤分期相关的复杂性的更细致入微和针对具体情况的理解[5] – [7]。